import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
import os
import output_function as of
from operatorset import compute_stream_xperiod,apply_bnd_omega_yfreeslip_xperiod
'''守恒格式测试程序。修改好了边界条件'''

'''输入速度，计算涡度。采用中心差分方法。
函数本义是通用的，但此程序中由于没有更新u,v在中间区域的值，所以就在设初值时用了一次
注意，左侧指标是j，右侧指标是i
最上方：[-1, 1:-1]
'''
def vel_to_omega(u, v, dx, dy):  
    omega = (v[1:-1, 2:] - v[1:-1, :-2]) / 2 / dx - (u[2:, 1:-1] - u[:-2, 1:-1]) / 2 / dy  
    return omega


#根据流函数计算u,v
def psi_to_vel(psi,u,v,dx,dy):
    #内点
    u[1:-1,1:-1]=(psi[2:, 1:-1] - psi[:-2, 1:-1])/2/dy
    v[1:-1,1:-1]=-(psi[1:-1, 2:] - psi[1:-1, :-2])/2/dx
    #边界
    u[:,0]=u[:,-2]
    u[:,-1]=u[:,1]
    u[-1, 1:-1] = u[-2, 1:-1]
    u[0, 1:-1] = u[1, 1:-1]

    v[:,0]=v[:,-2]
    v[:,-1]=v[:,1]
    v[-1, 1:-1] = 0 
    v[0, 1:-1] = 0
    return u,v

#对流算符
def convection_operator(myfun,u,v):
    #非守恒形式：
    #uw_x = u[1:-1,1:-1] / 2 / dx  * (myfun[1:-1, 2:] - myfun[1:-1, :-2])
    #vw_y=v[1:-1,1:-1] / 2 / dy  * (myfun[2:,1:-1] - myfun[:-2,1:-1])

    #守恒形式
    uw_x =  (u[1:-1, 2:]*myfun[1:-1, 2:] -u[1:-1, :-2]*myfun[1:-1, :-2])/ 2 / dx
    vw_y =  (v[2:, 1:-1]*myfun[2:, 1:-1] - v[:-2, 1:-1]*myfun[:-2, 1:-1])/2 / dy

    return uw_x,vw_y

#扩散算符
def diff_operator(myfun,nu):
    diff_y = nu * (myfun[2:, 1:-1] + myfun[:-2, 1:-1] - 2 * myfun[1:-1, 1:-1]) / dy / dy
    diff_x = nu * (myfun[1:-1, 2:] + myfun[1:-1, :-2] - 2 * myfun[1:-1, 1:-1]) / dx / dx
    return diff_x,diff_y


#漂移驱动
def drive_term_omega(n_density,beta):
    linear_flag=True
    if linear_flag:
        drt=-beta*(n_density[1:-1,2:]-n_density[1:-1,:-2])/2/dx
        return drt
    else:
        drt2=np.zeros_like(n_density)
        j_up=-1 #控制浮力驱动项存在范围，但实际上应当包含整个求解域。
        n_log_density=np.log(n_density)
        #程序中的x方向差分，但确实是沿极向的
        n_log1=n_log_density[1:j_up,2:]
        n_log2=n_log_density[1:j_up,:-2]
        #drt2=beta*(n_log[2:,1:-1]-n_log[:-2,1:-1])/2/dy
        drt2[1:j_up,1:-1]=-beta*(n_log1-n_log2)/2/dy    
        return drt2[1:-1,1:-1]


#涡度向前演化
def forward_omega_FTCS(omega,n_density,u,v):
    uw_x,vw_y =convection_operator(omega,u,v)
    diff_x,diff_y=diff_operator(omega,prandtl)  #扩散项用普朗特数
    #omega_drive_term=drive_term_omega(n_density,Ra*prandtl)
    omega_drive_term=Ra*prandtl*(n_density[1:-1,2:]-n_density[1:-1,:-2])/2/dx
    return omega[1:-1, 1:-1] + dt * (-uw_x  -vw_y+omega_drive_term + diff_y + diff_x)

#密度向前演化
def forward_n_FTCS(n_density,u,v):
    uw_x,vw_y =convection_operator(n_density,u,v)
    diff_x,diff_y=diff_operator(n_density,1)    #归一化的密度扩散系数是1
    return n_density[1:-1, 1:-1] + dt * (-uw_x -vw_y+ diff_y + diff_x)

#边界涡度处理，采用无滑移条件，顶盖速度恒为1，其余三壁速度恒为零.(太耍赖了，用psi和u,v)
def apply_bnd_omega_(psi, u, v, omega):
    #左右边界周期条件
    omega[:,0]=omega[:,-2]
    omega[:,-1]=omega[:,1]

    #顶部底部涡量直接设为零
    omega[0, 1:-1] =0
    omega[-1, 1:-1] =0

def apply_bnd_n_density(n_density):
    #顶边第一类条件
    n_density[-1,:]=n_up
    #底边第一类条件
    n_density[0,:]=n_down

    #左右边界周期条件
    n_density[:,0]=n_density[:,-2]
    n_density[:,-1]=n_density[:,1]

def save_simulation_data(n, psi, omega, u, v, out_iter, base_path='./data/SOL/'):
    """
    将模拟数据保存到.npz文件。

    参数:
    n, psi, omega, u, v -- 模拟数据的NumPy数组。
    x, y -- 空间网格的NumPy数组。
    out_iter -- 当前的时间步。
    base_path -- 保存文件的基础路径。
    """
    # 构建保存路径，包含时间步信息
    save_path = f"{base_path}/simulation_data_t_{out_iter}.npz"
    
    # 确保目录存在
    directory = os.path.dirname(save_path)
    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)
    
    # 保存数据
    np.savez_compressed(save_path, n=n, psi=psi, omega=omega, u=u, v=v,out_iter=out_iter)

"""设置参数"""
# 给定的网格步长
dx = 0.05  # 例如，我们希望每个网格点之间的距离是 0.01
dy = 0.02  # 同上

# 给定的模拟区域长度
Lx = 5.0  # 模拟区域在 x 方向的长度
Ly = 1.0  # 模拟区域在 y 方向的长度

# 计算网格点数量
Nx = int(Lx / dx) + 1  # 加 1 是为了确保网格点覆盖整个模拟区域，包括边界
Ny = int(Ly / dy) + 1  # 同上

# 打印结果
print(f"Number of grid points in x-direction (Nx): {Nx}")
print(f"Number of grid points in y-direction (Ny): {Ny}")
u_up=0  #顶盖速度
u_down=0
n_up=n_0=1  #顶盖密度
n_down=2   #底边密度
Delta_n=n_down-n_0

x = np.linspace(0, Lx, Nx)  #linspace生成的点列是包含头和尾的。
dx = x[-1] - x[-2]  #网格长
y = np.linspace(0, Ly, Ny)
dy = y[-1] - y[-2]
#nu = 0.001
#D_n=0.001    #密度扩散

Pr=prandtl=1 #Pr,普朗特数
Ra=20000 #Ra*,瑞利数

dt = 0.00004  #时间步长
ntime=50000  #时间步数
ndiag=100 #每隔多少时间输出一次
xx, yy = np.meshgrid(x, y)  
'''meshgrid生成的矩阵由Ny个长Nx的数列构成，矩阵形状为Ny*Nx。这在索引时造成的顺序是xx[j][i]，如果i是x向指标、j是y向指标的话。
这样，指标数是(i,j)的格点，索引为[j][i]，空间绝对位置(xx[j][i],yy [ j ][i])
'''

# 假设你有一些变量需要保存
myconfig = {
    'dx': dx,
    'dy': dy,
    'Lx': Lx,
    'Ly': Ly,
    'Nx': Nx,
    'Ny': Ny,
    'n_up': n_up,
    'n_0': n_0,
    'n_down': n_down,
    'Delta_n': Delta_n,
    'Ra_star': Ra,
    'Pr': Pr,
    'dt': dt,
    'ntime': ntime,
    'ndiag': ndiag
}
base_folder=f'./data/RB_Ra={Ra}_Lx={Lx}_conserve/'
config_filename = f"{base_folder}simulation_config.json"
of.save_to_json(myconfig, config_filename)
print(myconfig)


if __name__ == '__main__':
    """初始化，从零开始"""
    """设置初始流函数场"""
    psi=np.zeros_like(yy)
    u = np.zeros_like(xx)
    v = np.zeros_like(yy)

    """设置初始密度场,线性"""
    n_init0_y=np.linspace(n_down,n_up,Ny)
    n_init0_matrix=np.zeros_like(yy)
    for i in range(0,Nx):
            for j in range(0,Ny):
                n_init0_matrix[j][i]=n_init0_y[j]
    n_density=np.copy(n_init0_matrix)
    """为密度场添加噪声扰动"""
    # 设定噪声的标准差（std_dev），根据需要调整
    std_dev = 0.0001  # 这是一个较小的噪声幅度
    #noise = np.random.normal(scale=std_dev, size=n_density.shape)
    noise=np.random.uniform(-std_dev, std_dev, size=n_density.shape)
    for i in range(0,Nx):
        for j in range(0,Ny):
            n_density[j][i]=n_density[j][i]*abs(1+noise[j][i])

    omega = np.zeros_like(xx)
    omega[1:-1, 1:-1] = vel_to_omega(u, v, dx, dy)  #计算涡度场。依然排除首尾格点
    psi, _ = compute_stream_xperiod(omega[1:-1, 1:-1],Nx,Ny, dx, dy)  #omega只需要中间(Nx-2)*(Ny-2)小方块的信息
    u,v=psi_to_vel(psi,u,v,dx,dy)
    apply_bnd_omega_(psi, u, v, omega)  #设置边界涡量。

        # 选择保存初始数据的路径
    initial_data_path = f'{base_folder}initial_conditions.npz'

    # 调用函数保存初始数据
    of.save_initial_data(n_init0_matrix, xx, yy,x,y, save_path=initial_data_path)

    #进入主循环
    end_signal = False  #终止判断条件。可以再加一个判断条件。
    out_iter = 0    
    #while end_signal==False and out_iter<1000:
    while  out_iter<ntime:
        if out_iter % ndiag==0:
            
            figure_path=f'./RB_plot_Ra_{Ra}_Lx_{Lx}_miniter'
            of.plot_and_save_v_x_section(x,y, v, Ny//2, out_iter,title_base="V Distribution along X-axis",save_folder_base=figure_path)
            #of.diag_n_origin_pcolor_filepath(n_density, u, v, xx, yy, out_iter, Ra, dt,figure_path)
            of.diag_n_pcolor_filepath(n_density, n_init0_matrix, u, v, xx, yy, out_iter, Ra, dt,figure_path)
            """保存n,psi,omega,u,v到.npz"""
            save_simulation_data(n_density, psi, omega, u, v, out_iter,base_folder)
            print(out_iter)

        out_iter+=1
        omega[1:-1, 1:-1] = forward_omega_FTCS(omega,n_density,u,v)  #时间向前步进。此时边界涡量会向中心扩散
        n_density[1:-1, 1:-1]=forward_n_FTCS(n_density,u,v)
        psi, end_signal = compute_stream_xperiod(omega[1:-1, 1:-1],Nx,Ny, dx, dy, psi_init=psi, tol=1e-5)  #泊松方程计算流函数。算出的流函数将被用于下一次边界设置和时间步进。
        #需要新增代码：根据流函数场计算速度场。
        u,v=psi_to_vel(psi,u,v,dx,dy)
        apply_bnd_omega_(psi, u, v, omega)  #设置边界涡量。u,v仅用到边界值，其不在程序中改变。因此这里的u,v并不是全流场速度。
        apply_bnd_n_density(n_density)

        
    t_total=out_iter*dt #总时间
    #绘制流场
    flag_streamplot=True
    if flag_streamplot:
        n_difference=n_density-n_init0_matrix
        plt.streamplot(xx, yy, u, v, linewidth=2)
        plt.pcolormesh(xx, yy, n_difference, cmap=plt.get_cmap('Spectral_r'), shading='auto')
        plt.colorbar(label='n')
        plt.show()